canny算子边缘检测步骤代码

时间: 2023-10-03 11:02:17 浏览: 35
Canny算子边缘检测步骤代码如下: 1. 首先读取一幅图像并将其转换为灰度图像: ```python import cv2 img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 2. 对灰度图像进行高斯滤波,以平滑图像并减少噪声: ```python blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0) ``` 3. 计算图像的梯度,以便找到图像中的边缘: ```python edges = cv2.Canny(blur, 100, 200) ``` 其中,第一个参数是输入图像,第二个参数和第三个参数是阈值,用于控制边缘的检测。如果像素的梯度大于第二个阈值,则认为该像素位于边缘上;如果像素的梯度小于第一个阈值,则认为该像素不在边缘上;如果像素的梯度在两个阈值之间,则只有当与高梯度像素相连时才认为该像素位于边缘上。 4. 最后,将检测到的边缘在原始图像上绘制出来: ```python cv2.imshow('Edges', edges) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
相关问题

canny算子边缘检测 matlab

Canny算子是一种常用的边缘检测算法,它可以在图像中找到明显的边缘。在Matlab中,你可以使用以下函数来实现Canny算子边缘检测: 1. `edge`函数:该函数可以用于检测图像中的边缘。在Canny算子中,你可以通过设置参数`'Canny'`来使用Canny算子进行边缘检测。例如,`edge(img, 'Canny')`将对图像`img`进行Canny算子边缘检测。 Canny算子边缘检测的步骤如下: 1. 高斯滤波:首先对图像进行高斯滤波,以平滑图像并去除噪声。 2. 计算梯度:然后计算图像的梯度,以找到图像中的边缘。 3. 非极大值抑制:对梯度幅值进行非极大值抑制,以细化边缘。 4. 双阈值处理:最后使用双阈值处理来确定真正的边缘。

canny算子边缘检测原理,步骤

Canny算子边缘检测原理和步骤如下: 原理:Canny算子利用高斯滤波器对图像进行平滑处理,然后计算图像梯度和方向,对梯度进行非极大值抑制,再进行双阈值处理,最后利用连通性分析得到图像的边缘。 步骤: 1. 高斯滤波:首先对图像进行高斯滤波,以去除噪声和细节。 2. 梯度计算:通过对图像进行梯度计算,得到图像中每个像素点的梯度大小和方向。 3. 非极大值抑制:在计算出梯度大小和方向之后,对图像进行非极大值抑制,以剔除非边缘点。 4. 双阈值处理:将图像分为强边缘、弱边缘和非边缘三类,对于梯度大小介于两个阈值之间的像素点判断为弱边缘点,其余的则分为强边缘和非边缘点。 5. 边缘连接:对于强边缘点,通过连通性分析,将其与相邻的弱边缘点连接起来,得到最终的边缘图像。

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